# 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。
# 如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
#
# 一个字符串的子序列是指这样一个新的字符串：
# 它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）
# 后组成的新字符串。
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# 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
# 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
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# 示例 1：
# 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
# 输出：3
# 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
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# 示例 2：
# 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
# 输出：3
# 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
#
# 示例 3：
# 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
# 输出：0
# 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
#
# 提示：
# 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
# text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
class Solution:
    def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
        dp = [[0] * len(text2) for _ in range(len(text1))]
        dp[0][0] = 1 if text1[0] == text2[0] else 0
        for i in range(1, len(text1)):
            dp[i][0] = 1 if dp[i - 1][0] == 1 or text1[i] == text2[0] else 0
        for j in range(1, len(text2)):
            dp[0][j] = 1 if dp[0][j - 1] == 1 or text1[0] == text2[j] else 0
        for i in range(1, len(text1)):
            for j in range(1, len(text2)):
                if text1[i] == text2[j]:
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j - 1] + 1, dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
                else:
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
        return dp[-1][-1]
